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<!--帮助中心页-->
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<section id="works" class="section" style="background-color:#F0F0F0;" align="center">
<div class="container clearfix">
	<h4>帮助中心</h4>
	<hr>

<div class="container">
<h2 style="color:#F4A460;">新手教程</h2>
<hr>
<h2>注意事项</h2>
<p>1.上传的数据文件全部都为csv文件。</p>
<p>2.csv文件中全部使用英文，不要出现中文。</p>
<p>3.csv文件的数据格式见blog中各个案例中的csv文件截图。</p>

<h3>KNN算法：</h3>
<p>1.KNN主要用于已知类别情况下对未知数据进行分类。</p>
<p>2.输入的K值表示已知划分的类别个数。</p>
<p>3.具体案例见blog中的DNA分类案例。</p>

<h3>Kmeans算法：</h3>
<p>1.Kmeans主要用于对于未知类别属性的数据进行聚类。</p>
<p>2.输入的K值表示想要将数据聚集成的类别个数。</p>

<h3>线性回归：</h3>
<p>1.线性回归主要用于分析二元一次线性关系。</p>
<p>2.要将想预测的X值加入到csv文件中，y值为空缺。</p>
<p>3.在输入里面填想要与预测的x值。</p>
<p>4.具体案例见blog中的杨氏模量实验数据处理案例。</p>

<h3>PCA：</h3>
<p>1.PCA主要用于降维处理。</p>
<p>2.所谓的维度即属性值个数。</p>

<h3>拉格朗日插值：</h3>
<p>1.拉格朗日插值主要用于数据缺失值的处理。</p>
<p>2.csv文件中不仅要有已知的完整数据，也要加入缺失的数据项。</p>
<p>3.输入的K值表示缺失的数据个数（即要插入的数据个数）。</p>
<p>4.具体案例见blog中的检索参数案例。</p>
<hr>

<h2 style="color:#F4A460;">联系我们</h2>

<p>使用过程中若有任何问题、意见或建议，欢迎发送邮件至yanting@piclass.cn。</p>

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